中科大/华为诺亚出手！芯片性能≠布局评分，EDA物理设计框架全面开源
中科大/华为诺亚出手！芯片性能≠布局评分，EDA物理设计框架全面开源芯片物理布局，有了直指性能指标的新测评标准！
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10534 点击 2024-08-12 13:53
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芯片物理布局，有了直指性能指标的新测评标准！
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
LLM数学水平不及小学生怎么办？CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架，在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT，提升了模型的定理证明能力，成为miniF2F上的新SOTA。
该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 MIPL实验室，第一作者为博士生徐铸，通讯作者为博士生导师刘洋。MIPL 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表，多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠军奖项，和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。
Transformer架构层层堆叠，包含十几亿甚至几十亿个参数，这些层到底是如何工作的？当一个新奇的比喻——「画家流水线」，被用于类比并理解Transformer架构的中间层，情况突然变得明朗起来，并引出了一些有趣的发现。
打造终身学习智能体，是研究界以来一直追求的目标。最近，帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体（DAAG），利用LLM+VLM+DM三大模型，让AI完成迁移学习、高效探索。
基于开源Agent框架，可自动解决复杂数据科学问题的Agent来了！
七年前，论文《Attention is all you need》提出了 transformer 架构，颠覆了整个深度学习领域。
新加坡举办了首届GPT-4提示工程竞赛，Sheila Teo取得了冠军，我们来学习借鉴她采用的三项提示技巧： 使用CO-STAR框架构建提示词 2.使用分隔符将提示词分段 3.使用LLM系统提示
Transformer大模型尺寸变化，正在重走CNN的老路！